AI のバックアップ(No.3)

機械で「心」を作る〜「AIの父」ミンスキー氏が早稲田大学で講演

各社の取り組み †

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人工知能が万人のものに？米新興企業データロボットがヤバイらしい件
- モデルを作る部分は、完全に自動化できるようになる。人間の作業は、モデル作りの前と後ろ。つまりモデル作成に必要なデータを集めて加工するところと、モデルが出してきた答えをアプリやプログラムにつなげるところになっていく。
- モデルを作るためにデータロボットのシステムにどのようなデータを読みこませるのか。データを選ぶだけではなく、ときにはデータを変換したり、加工することで、モデルの精度が向上する。その作業は、これからも人間がすることで価値を出せる領域である。
- モデルが出してきた予測結果をサービスに反映させたり、そこから新しいサービスを創りだしたりする部分。データロボットは生成されたモデルから自動的にAPI（アプリケーション・プログラム・インターフェース、プログラム間をつなぐ接続部分）を作ってくれるが、そこから先の部分はユーザーが行う必要がある。
- 予測モデルはできても、施策が明確でないこともある。離反確率の高いユーザーにアプローチしたら更に離反確率が上がったなどということもあり、人間の役割もまだまだ大きい
- 人工知能が出してきた予測データを踏まえて、どういうアクションを起こせばいいのか。そこを考えるのも、まだまだ人間の仕事。

APIの自動デプロイなどはサービス化のためにはキーになる開発ですが、今まではモデルができてから開発に何カ月もかかっていた。これがDataRobot?では一瞬にして行われてしまう。
簡単なアプリ画面を作り、サンプルデータさえ用意できれば、DataRobot?の人工知能は勝手に学習して予測モデルを作り、さらにはアプリと人工知能との間のデータの自動受け渡しの部分までもすべて自動的に作ってくれる
人工知能利用がここまで簡単になると、今後、人工知能につながるスマホアプリが多数登場してくることだろう

DataRobot?が開発可能な予測モデル
- 二値分類 ... この客は買うか買わないか、再びアクセスするかしないか、というような２つの結果のどちらになるかを予測する
- リグレッション ... 売り上げが幾らになるのか、というような数値を予測する
- 多値分類 ... この料理は韓国料理なのかイタリアンなのかというように複数のグループに分ける
- レコメンデーション ... この人にはこの商品をお勧めすると購買につながる

アメリカでは、インターネット上のショップや、POSデータを持つリアルな店舗、銀行や保険会社、メディア、広告会社、ダイレクトメールのマーケッターなどが、DataRobot?のサービスを利用し始めている。おもしろいところでは、プロ野球のメジャーリーグのスカウトマンが、DataRobot?を使って選手のデータを解析し、妥当な契約金の額をはじき出しているという。

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